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Face Detailer | 顔の修正

ComfyUI Face Detailerは、顔を簡単に検出し、強化するノードです。画像、動画、アニメーションのキャラクターの外見を改善するために、最初にFace Detailerを使用して顔の復元を行い、次に4x UltraSharp Modelを使用して優れたアップスケーリングを行います。

ComfyUI Face Detailer ワークフロー

Face Detailer ComfyUI Workflow for Face Restoration
このワークフローを実行しますか?
  • 完全に動作するワークフロー
  • 欠落したノードやモデルはありません
  • 手動セットアップは不要
  • 魅力的なビジュアルを特徴としています

ComfyUI Face Detailer 例

ComfyUI Face Detailer 説明

1. ComfyUI Face Detailer ワークフロー

このComfyUIワークフローは、Impact Pack-Face Detailerと**Upscale (4x UltraSharp Model)**を組み込んで、画像とビデオの品質を向上させます。Face Detailerコンポーネントは、顔検出、顔の詳細強調、特定の効果のための調整可能なパラメータを備えた詳細な処理パイプラインにより、画像内の顔の特徴を洗練させ、顔の復元を目的としています。4x UltraSharp Modelは、品質を損なうことなく画像を大幅に拡大し、詳細を鮮明にし、アーティファクトを減らします。これは、高解像度の画像とビデオを生成するのに理想的です。これらのコンポーネントは、特に顔の修正と全体的な明瞭さの向上を必要とするアプリケーションのために、画像、ビデオ、アニメーションの視覚的品質を向上させるための強力なツールキットを形成します。

2. Face Detailerの概要

2.1. FaceDetailerの紹介

ComfyUI Face DetailerはComfyUI Impact Packの一部であり、Detector、Detailer、Upscaler、Pipeなどの高度なツールを統合することで、画像の強化をこれまでにないほど効率的かつ容易にするカスタムノードのスイートです。

2.1.1. FaceDetailer: FaceDetailerで顔の強調を革新します。このツールは、画像内の顔を検出し、精度よく外観を大幅に改善することに優れています。

2.1.2. FaceDetailer (pipe): マルチパス操作向けに設計されたFaceDetailer (pipe)は、顔の検出と強調の中核機能を維持しながら、複雑な画像の洗練タスクのためのプロセスを最適化します。

2.2 FaceDetailerの主な機能

2.2.1. 基本的な自動顔検出と洗練: FaceDetailerを使用して、シンプルな自動顔検出と強調を行います。この機能は、低解像度によって損なわれた顔を復元する際に特に効果的であり、高解像度合成を用いて失われた詳細を若返らせます。DetectorノードとDetailerノードを組み合わせることで、FaceDetailerは顔検出と画像強調のための高度なソリューションを提供します。MASKアウトプットは強調領域を可視化し、ビフォーアフターの効果を鮮明に示します。

2.2.2. 2Pass Refine: 2つのFaceDetailerを使用して2パスアプローチで重度に損傷した顔に対処します。この設定では、**FaceDetailer (pipe)**を使用して、さまざまな一般的な入力を簡単に構成できるようにすることで、ワークフローのカスタマイズを効率的に行うことができます。最初のパスでは、適度な解像度と設定で基本的なアウトラインの復元に重点を置き、選択的な拡張によって隣接領域を含めて包括的な顔の再構築を行います。

2.2.3. Face Bbox + Person Silhouette Segmentation: この革新的な組み合わせにより、顔の強調中の背景の歪みを防ぎます。顔検出にBBoxDetectorForEachを、セグメント識別にSAMDetectorCombinedを利用することで、このアプローチは周囲の画像領域に影響を与えることなく、顔の輪郭に完全に合わせた詳細な強調を保証します。

詳細については、でご確認ください。

3. 4x-Ultrasharp Upscalerの概要

3.1. 4x-Ultrasharp Upscalerの紹介

4x-Ultrasharp Upscalerは、驚くべき明瞭さと詳細で画像を高解像度に変換する能力で際立っており、アップスケーリングプロセスで一般的な詳細の損失の課題に取り組んでいます。

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